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近年来遥感反演降水产品的时空分辨率不断提高,为估算区域尺度上具有空间连续性的降雨侵蚀力提供了新的可能。但以往研究在应用遥感降水产品估算降雨侵蚀力时多忽略了其与站点观测数据间的差异和对其纠偏的可能性。该研究以广东省86个气象站2001—2020年的逐时降水资料估算的降雨侵蚀力为观测值,评估两套IMERG(integrated multi-satellite retrievals for GPM)遥感降水产品-GPM_3IMERGHH(0.1°,逐30-min)和GPM_3IMERGDF(0.1°,逐日)对广东省降雨侵蚀力的估算精度并量化偏差,再结合拟合纠偏确定基于遥感反演降水数据估算广东省降雨侵蚀力的最优方法。结果表明:这两套产品均不适宜直接估算降雨侵蚀力指标,不同时间尺度、不同方法直接应用时精度均较低,克林-古普塔效率系数(Kling-Gupta efficiency, KGE)小于等于0.51。但多年平均和极端次事件降雨侵蚀力与对应观测值间具有强相关性(皮尔逊相关系数大于等于0.78),具备纠偏的潜力。因此,本研究发展线性模型对IMERG估算结果进行纠偏,交叉验证结果表明纠偏后GPM_3IMERGHH估算多年平均降雨侵蚀力(R因子)的KGE可达0.79,10年一遇EI30的KGE可达0.64,优于采用站点日降水估算降雨侵蚀力并插值的精度(KGE分别为0.60和0.59),与采用站点小时降水估算降雨侵蚀力并插值的精度相近(KGE分别为0.77和0.66)。当前研究结果充分展示了遥感反演降水在土壤水蚀领域的应用潜力和前景。  相似文献   
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